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Python数据筛选十招

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 651 0

摘要: 今天，我们来学习一下，Pandas中的关于行列选择的十大技能，这些技能，绝对是你使用Pandas的过程中，需要用到的，因为，你肯定也想像Excel一样，任性地操作Python中的数据框。先来导入我们的演示数据，这里直接 ...

今天，我们来学习一下，Pandas中的关于行列选择的十大技能，这些技能，绝对是你使用Pandas的过程中，需要用到的，因为，你肯定也想像Excel一样，任性地操作Python中的数据框。

先来导入我们的演示数据，这里直接复制执行就可以了。

#importthepandasmodule

importpandasaspd

#Createanexampledataframeaboutafictionalarmy

raw_data={

'regiment':['Nighthawks','Nighthawks','Nighthawks','Nighthawks','Dragoons',

'Dragoons','Dragoons','Dragoons','Scouts','Scouts','Scouts','Scouts'],

'company':['1st','1st','2nd','2nd','1st','1st','2nd','2nd','1st','1st','2nd','2nd'],

'deaths':[523,52,25,616,43,234,523,62,62,73,37,35],

'battles':[5,42,2,2,4,7,8,3,4,7,8,9],

'size':[1045,957,1099,1400,1592,1006,987,849,973,1005,1099,1523],

'veterans':[1,5,62,26,73,37,949,48,48,435,63,345],

'readiness':[1,2,3,3,2,1,2,3,2,1,2,3],

'armored':[1,0,1,1,0,1,0,1,0,0,1,1],

'deserters':[4,24,31,2,3,4,24,31,2,3,2,3],

'origin':['Arizona','California','Texas','Florida','Maine','Iowa','Alaska','Washington','Oregon','Wyoming','Louisana','Georgia']

}

df=pd.DataFrame(

raw_data,

columns=['regiment','company','deaths','battles','size','veterans','readiness','armored','deserters','origin']

)

df=df.set_index('origin')

df.head()

技能1、选择一列

df['size']

技能2、选择多列

df[['size','veterans']]

技能3、根据一个行索引，选择出一行

#Selectallrowswiththeindexlabel"Arizona"

df.loc[:'Arizona']

技能4、根据一个行序号，选择出从开始到这个序号的行

#Selecteveryrowupto3

df.iloc[:2]

技能5、根据两个行序号，选择出从第一个序号到第二个序号的行

df.iloc[1:2]

技能6、根据一个行序号，选择出从这个行序号开始到结束的行

df.iloc[2:]

技能7、根据一个列序号，选择出从开始列到这个序号的所有列

#Selectthefirst2columns

df.iloc[:,:2]

技能8、条件过滤

#Selectrowswheredf.deathsisgreaterthan50

df[df['deaths']

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